3D-Gesichtsmodellierung mit bilddatenbasierter Modifikation eines generischen Gesichtsmodells. Gesichtbildanalyse und Bereitstellung der Daten für die Modifikation

Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist die Entwicklung eines teilautomatisierten Verfahrens zur Gewinnung und Bereitstellung von Bildanalysedaten, die ein menschliches Gesicht in seinen Formeigenschaften beschreiben. Die Bedingungen für die Entwicklung bestehen darin, eine ähnlich gute Analysedatenqualität zu erreichen wie durch die manuelle Datenerfassung und gleichzeitig den Benutzeraufwand für die Datengewinnung gering zu halten. Die Analysedaten werden in der Bachelorarbeit von Burmeister (2016) dazu genutzt, ein 3D-Modell des Gesichts zu erstellen, indem mit den Daten ein generisches Gesichtsmodell modifiziert wird. Die Datengewinnung erfolgt durch die Analyse einer Frontalansicht des Gesichts. Dafür wird das Verfahren zur Konturlokalisierung der Gesichtsmerkmale von Hähnel (2008) (Modellbasierte posen- und mimikinvariante Gesichtserkennung) an die Anforderungen dieser Arbeit angepasst. Der Analyseerfolg wurde empirisch anhand eines Tests mit zwei Gruppen von Gesichtsbildern bemessen. Die Versuchsergebnisse dienten als Grundlage für die Einschätzung der Qualität der Datengewinnung und des damit verbundenen Benutzeraufwands. Aufgrund dieser Einschätzung wird festgestellt, dass die Qualität der Gesichtsanalyse zu stark variiert oder der Benutzeraufwand die vorgegebene Grenze überschreitet. Deshalb ist das Datengewinnungsverfahren in der aktuellen Form noch nicht dazu geeignet, eine zuverlässig gute Datenqualität bei möglichst geringem Benutzeraufwand zu erreichen. Darum werden zum Schluss Möglichkeiten aufgeführt, mit denen die Ergebnisqualität der Daten verbessert und die Benutzerfreundlichkeit erhöht werden kann.The aim of this thesis is to develope an image analysis system that collects face specific data which describe its shape. The requirements for the developed system are to achieve a similar high quality of analysis data as a pure manual data collection and to keep the user effort for this data collection as minimal as possible at the same time. Based on this data a 3D model is created in the thesis of Burmeister (2016) by modifying a generic face model. The data collection is realised by analysing the frontal view of the face based on the method of Michael Hähnel (Modellbasierte posen- und mimikinvariante Gesichtserkennung, 2007). This method is adapted to the requirements of this thesis. The success of the analysis was measured in an empirical way with a test that consisted of two groups of face images. The quality of the data collection and the required user effort is assessed based on the results of the test. The assessment shows that either the quality of the face analysis varies too much or that the user effort is not in line with the desired effort. Therefore the method of data collection is not yet suitable to achieve reliably high data quality while keeping the user effort as minimal as possible. On that account options for optimising the quality of the resulting data and increasing the usability are mentioned